Методическая статья

Комбинированное ультразвуковое исследование легких и головного мозга для раннего выявления и стратификации степени тяжести респираторного дистресс-синдрома новорожденных

21 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/71296

⸱

1 сентября 2026 г.

1Department of Ultrasound Medicine, Ganzhou Maternal and Child Health Hospital

В этой статье

Краткое содержание

В данном протоколе описывается стандартизированный прикроватный подход, сочетающий ультразвуковое исследование легких и головного мозга для раннего выявления и стратификации степени тяжести респираторного дистресс-синдрома новорожденных. Метод объединяет оценку аэрации легких с анализом церебральной гемодинамики для обеспечения воспроизводимой оценки рисков, принятия решений о повышении интенсивности терапии и динамического мониторинга в отделении интенсивной терапии новорожденных.

Аннотация

Раннее выявление и стратификация степени тяжести респираторного дистресс-синдрома новорожденных (РДСН) необходимы для своевременного оказания респираторной поддержки и предотвращения осложнений. В данном проспективном обсервационном исследовании оценивалась клиническая эффективность комбинированного подхода с использованием ультразвукового исследования (УЗИ) легких (LUS) и краниального УЗИ (CrUS) для многомерной прикроватной оценки рисков у 137 новорожденных с респираторным дистрессом. Исходные исследования LUS и CrUS проводились в течение 6 ч после поступления, с последующим динамическим мониторингом LUS через 24 ч и 72 ч. Интегрированная модель (клинические данные + LUS + CrUS) продемонстрировала более высокую диагностическую эффективность (AUC = 0.941). Оптимальные пороговые значения LUS новорожденных (nLUS) составили 8.5 для диагностики РДСН, 9.5 для назначения сурфактантной терапии и 12.0 для прогнозирования необходимости инвазивной механической вентиляции легких. Кроме того, улучшение показателей nLUS через 24 ч значимо коррелировало с ответом оксигенации (r = 0.52, p < 0.001). Эти результаты свидетельствуют о том, что комбинированная оценка LUS-CrUS представляет собой неинвазивную и динамическую стратегию для раннего выявления РДСН и оптимизации терапии, позволяя одновременно проводить мониторинг неврологических рисков.

Введение

Респираторный дистресс-синдром новорожденных (РДСН) является основной причиной дыхательной недостаточности и ранней неонатальной смертности, особенно у недоношенных детей1. Данное состояние обусловлено прежде всего дефицитом легочного сурфактанта и структурной незрелостью легких2, и его частота остается высокой, несмотря на достижения в области перинатальной помощи и стратегий респираторной поддержки3. Хотя заместительная терапия сурфактантом и неинвазивная вентиляция легких повысили выживаемость младенцев с очень низкой массой тела при рождении4, РДСН по-прежнему создает значительную краткосрочную и долгосрочную нагрузку. В острой фазе часто наблюдаются тяжелая гипоксемия и ацидоз, в то время как стойкий коллапс альвеол и воспалительное повреждение могут привести к последующим осложнениям, включая бронхолегочную дисплазию и нарушения нейропсихического развития5. Таким образом, точная ранняя идентификация и стратификация степени тяжести в первые сутки после рождения имеют решающее значение для улучшения исходов и проведения индивидуализированного лечения6.

Традиционная оценка РДС новорожденных основывается на клинических признаках, анализе газов артериальной крови и рентгенографии грудной клетки. Однако эти методы имеют существенные ограничения в практике неонатальной интенсивной терапии. Анализ газов артериальной крови является инвазивным, а многократный забор проб может повысить риск развития анемии и инфекции у уязвимых новорожденных7. Рентгенография грудной клетки по-прежнему широко применяется, но рентгенологические признаки могут не полностью синхронизироваться с ранним клиническим ухудшением, а повторное облучение вызывает опасения по поводу кумулятивной радиационной дозы, особенно у недоношенных младенцев. Кроме того, рентгенография представляет собой статический метод визуализации и не может обеспечить прикроватный мониторинг в реальном времени для оперативной корректировки респираторной поддержки или определения времени введения сурфактанта8. Эти ограничения создают явную необходимость в неинвазивном, повторяемом и динамическом способе прикроватной оценки.

Прикроватное ультразвуковое исследование легких (УЗИЛ) стало эффективным инструментом оценки дыхательной функции новорожденных, поскольку оно позволяет с высокой чувствительностью и специфичностью выявлять потерю аэрации легких, интерстициальный синдром, консолидацию и аномалии плевральной линии9. Стандартизированная система оценки при УЗИ легких дополнительно позволяет проводить полуколичественную оценку степени тяжести поражения легких и динамическое наблюдение за ответом на лечение10. В то же время ультразвуковое исследование головного мозга (УЗИГМ) играет важную роль в мониторинге состояния мозга недоношенных и тяжелобольных новорожденных. Респираторная дисфункция может нарушать церебральную ауторегуляцию вследствие гипоксемии, гиперкапнии и гемодинамической нестабильности, тем самым повышая риск колебаний внутричерепного давления и развития внутрижелудочкового кровоизлияния11. Допплерография при УЗИГМ позволяет в режиме реального времени получать информацию о параметрах церебрального кровотока, включая индекс резистентности (RI) и индекс пульсации (PI), а также проводить прикроватную оценку морфологии желудочков12.

Тем не менее, в рутинной практике ультразвуковая оценка легких и головного мозга часто проводится раздельно, что ограничивает возможность ранней комплексной интерпретации рисков у новорожденных с респираторным дистресс-синдромом13. Комбинированный подход, связывающий степень структурных изменений легких с гемодинамическим ответом головного мозга, может обеспечить более клинически полезную и физиологически полную оценку раннего прогрессирования NRDS14. Для повышения воспроизводимости и возможности внедрения в клиническую практику в настоящем исследовании применяется заранее определенный рабочий процесс прикроватной оценки по двум осям с фиксированными временными точками обследования (в течение 6 ч, 24 ч и 72 ч), стандартизированным балльным результатом ультразвукового исследования и единой ориентированной на результат оценкой рисков. Таким образом, в данной работе предлагается модель двух осевой стратификации, интегрирующая балльную оценку тяжести состояния легких при УЗИ с параметрами краниального допплерографического исследования, и изучается, улучшает ли этот комбинированный подход раннее выявление и оценку степени тяжести NRDS. В частности, в исследовании оценивается корреляция между баллом ультразвукового исследования легких новорожденных (nLUS) и допплерографическими индексами головного мозга, а также прогностическая значимость комбинированной модели для принятия решения о введении сурфактанта и переходе на инвазивную искусственную вентиляцию легких. Посредством динамического прикроватного мониторинга данная работа направлена на создание практического и клинически применимого алгоритма ранней стратификации рисков и прецизионного ведения новорожденных с респираторным дистрессом.

Протокол

Заявление об этике

Все процедуры проводились в соответствии с внутренними рекомендациями отделения интенсивной терапии новорожденных (ОИТН) и утвержденными клиническими протоколами визуализации и мониторинга новорожденных. Этическое одобрение данного исследования было получено в Институциональном комитете по этике Госпиталя здоровья матери и ребенка города Ганьчжоу до начала исследования (номер одобрения: (2023) 101). До проведения ультразвукового исследования и сбора данных от родителей или законных опекунов всех включенных в исследование новорожденных было получено письменное информированное согласие. Статус согласия фиксировался в индивидуальной регистрационной карте (ИРК) до выполнения любых специфических для данного исследования процедур визуализации или извлечения данных.

1. Дизайн исследования и набор участников

  1. Скрининг и набор подходящих новорожденных
    1. Проводить исследование в отделении интенсивной терапии новорожденных (ОИТН), используя одноцентровой обсервационный дизайн.
    2. Осуществлять последовательный скрининг новорожденных, поступивших с респираторным дистрессом в течение периода исследования.
    3. Перед включением в исследование проверить запись о госпитализации, респираторные симптомы, потребность в кислороде и первоначальный клинический диагноз.
    4. Подтвердить соответствие заранее определенным критериям включения и исключения перед первым ультразвуковым исследованием.
    5. Присвоить каждому включенному в исследование новорожденному уникальный идентификационный номер.
    6. Зафиксировать статус скрининга, время включения, гестационный возраст, массу тела при рождении, режим респираторной поддержки, терапевтические вмешательства и запланированные временные точки ультразвукового исследования в единой индивидуальной регистрационной карте (ИРК).
  2. Проведение исходных и последующих ультразвуковых исследований
    1. Провести исходное ультразвуковое исследование легких (УЗИЛ) и ультразвуковое исследование головного мозга (УЗИГМ) в течение 6 h после поступления в ОИТН.
    2. Провести исходное УЗИЛ до или максимально близко к моменту значительного усиления терапии, включая введение сурфактанта или начало инвазивной механической вентиляции легких, если это клинически возможно.
    3. Провести последующие УЗИЛ через 24 ± 4 h и 72 ± 8 h после исходного исследования.
    4. Перед каждым сканированием убедиться, что состояние новорожденного достаточно стабильно для проведения УЗИ у постели больного.
    5. Расположить новорожденного на спине для сканирования передних отделов легких и головного мозга; при клинической переносимости использовать осторожное перемещение на бок для исследования латеральных или задних зон легких.
    6. Отложить несрочное исследование в случае тяжелой нестабильности состояния новорожденного, необходимости экстренного вмешательства или при наличии условий, делающих манипуляции небезопасными.
    7. В каждой временной точке УЗИ фиксировать фактическое время сканирования, режим респираторной поддержки, потребность в кислороде и основные события в ходе лечения.
    8. Документировать причину любого задержанного или незавершенного исследования, если запланированное сканирование не может быть выполнено в целевом временном окне.
    9. Следовать стандартизированному рабочему процессу, представленному на Рисунке 1, для проведения скрининга, диагностического группирования, определения сроков УЗИ и последующей оценки.

2. Диагностический эталон и клинические определения

  1. Классификация случаев РСНС и не-РСНС
    1. Диагностика РСНС с использованием комбинированного клинического эталонного стандарта, основанного на проявлениях респираторного дистресс-синдрома, необходимости кислородной или респираторной поддержки, нарушении оксигенации, соответствующих данных визуализации и окончательном клиническом диагнозе.
    2. Дифференциация респираторных нарушений, не связанных с РСНС, включая транзиторную тахипноэ новорожденных, пневмонию инфекционного генеза, синдром аспирации мекония, пневмоторакс и врожденные сердечно-легочные аномалии.
    3. Пересмотр неопределенных случаев на основании данных последующего клинического течения, повторной визуализации, ответа на оксигенотерапию и ответной реакции на лечение.
    4. Разрешение противоречивых или неопределенных случаев путем консенсусного анализа двумя старшими неонатологами, не участвовавшими в ультразвуковой оценке.
  2. Определение категорий степени тяжести
    1. Классификация случаев как тяжелый РСНС при проведении инвазивной механической вентиляции легких, усилении респираторной поддержки или повторном введении сурфактанта в ранний период госпитализации.
    2. Разделение степени тяжести РСНС на легкую, среднюю и тяжелую группы с использованием интенсивности респираторной поддержки, потребности в кислороде, степени нарушения оксигенации и объема проводимого лечения.
    3. Создание бинарных сравнений степени тяжести для анализа пороговых значений на основе ROC-кривых, включая легкую против средней степени, среднюю против тяжелой, а также нетяжелый против тяжелого РСНС.
  3. Категоризация результатов нейсонографии
    1. Классификация результатов нейсонографии как нормальных или патологических для стратификации неврологического риска.
    2. Регистрация нарушений, связанных с внутрижелудочковым кровоизлиянием, расширения желудочков и аномальной эхогенности перивентрикулярного белого вещества с использованием заранее определенной формы отчета нейсонографии.
    3. Измерение допплерометрических параметров церебральной гемодинамики в передней мозговой артерии при получении стабильного волнового профиля.
    4. Расчет индекса резистентности (RI) по формуле: RI = (пиковая систолическая скорость − конечно-диастолическая скорость) / пиковая систолическая скорость.
    5. Расчет индекса пульсации (PI) по формуле: PI = (пиковая систолическая скорость − конечно-диастолическая скорость) / средняя скорость кровотока.
    6. Трехкратное повторение каждого допплерометрического измерения в ходе одного исследования и запись средних значений RI и PI в набор данных.
    7. Использование RI и PI в качестве дополнительных допплерометрических переменных для стратификации неврологического риска, а не в качестве самостоятельных диагностических критериев РСНС.

3. Сбор ультразвуковых данных, расчет времени и хранение изображений

  1. Получение ультразвуковых изображений
    1. Проводите все ультразвуковые исследования у постели больного, используя стандартизированный рабочий процесс сбора данных.
    2. Регистрируйте ID исследования, временную точку визуализации, фактическое время сканирования, режим респираторной поддержки и основные клинические вмешательства во время каждого сканирования.
  2. Настройка параметров ультразвукового аппарата
    1. Выполняйте LUS с помощью высокочастотного линейного датчика с диапазоном частот 10–14 MHz.
    2. Выполняйте CrUS с помощью микровыпуклого или секторного датчика с диапазоном частот 5–8 MHz.
    3. Установите глубину сканирования LUS на 3–5 cm и расположите плевральную линию в верхней трети изображения.
    4. Установите глубину сканирования CrUS на 6–8 cm, чтобы охватить желудочковые и перивентрикулярные структуры.
    5. Отрегулируйте усиление и фокус для оптимизации визуализации изображения, избегая избыточного усиления.
    6. Настройте параметры импульсно-волнового допплера для получения стабильных форм волны без эффекта алиайзинга.
    7. Поддерживайте угол облучения настолько малым, насколько это возможно при допплерографии.
  3. Хранение ультразвуковых данных
    1. Сохраняйте все изображения и видеоклипы в деидентифицированном цифровом архиве.
    2. Используйте стандартизированное именование файлов, включающее ID исследования, модальность, временную точку и код оператора.

4. Проведение ультразвукового исследования легких и оценка результатов

  1. Проведение ультразвукового сканирования легких
    1. Выполните LUS с использованием фиксированной схемы сканирования 12 зон, включая передние, латеральные и задние зоны легких.
    2. Сканируйте верхние и нижние отделы с обеих сторон, используя одинаковую последовательность для всех случаев: начните с правых передних зон, затем перейдите к правым латеральным и задним зонам, после чего повторите ту же последовательность с левой стороны.
    3. Проводите переднее сканирование в положении лежа на спине, а латеральное/заднее сканирование — при осторожном боковом позиционировании, если это клинически допустимо. По возможности держите новорожденного в инкубаторе или под лучевым обогревателем во время сканирования и избегайте ненужных манипуляций или длительного перепозиционирования.
    4. Для нестабильных новорожденных сначала завершите переднее и латеральное сканирование, а заднее сканирование проводите только в том случае, если осторожное перепозиционирование клинически переносится хорошо. Задокументируйте любую несканированную область и причину неполного сбора данных.
    5. Зафиксируйте аномалии плевральной линии, паттерн B-линий, сливающиеся B-линии, консолидацию и ателектатические изменения.
  2. Расчет балла ультразвукового исследования легких новорожденного
    1. Присвойте региональные баллы от 0 до 3, используя заранее определенные критерии оценки.
    2. Присвойте 0 баллов при нормальной аэрации с наличием A-линий.
    3. Присвойте 1 балл при наличии очаговых или редких B-линий.
    4. Присвойте 2 балла при наличии сливающихся B-линий или «белого легкого».
    5. Присвойте 3 балла при консолидации с воздушной бронхограммой или без нее.
    6. Рассчитайте общий балл ультразвукового исследования легких новорожденного (nLUS) как сумму всех региональных баллов.
    7. Зафиксируйте региональные баллы и общий nLUS на исходном этапе, через 24 h и через 72 h.
  3. Действия при неполном заднем сканировании
    1. Задокументируйте пропущенные задние области и причины неполного сканирования, если перепозиционирование противопоказано или наблюдается клиническая нестабильность.
    2. Сохраняйте случаи с неполными данными для анализа чувствительности, а не исключайте их.
    3. Используйте стандартизированную рубрику оценки, приведенную в Дополнительной таблице S1, во время обучения оператора и калибровки рецензента.

5. Проведение краниального ультразвукового исследования и оценка неврологического риска

  1. Получение ультразвуковых изображений головного мозга
    1. Проводите CrUS преимущественно через передний родничок, располагая новорожденного в положении на спине, когда это клинически возможно.
    2. Минимизируйте манипуляции с пациентом и поддерживайте голову в стабильном нейтральном положении во время проведения CrUS для уменьшения двигательных артефактов и физиологических колебаний.
    3. Получайте стандартные коронарные и сагиттальные плоскости сканирования через передний родничок, используя последовательную последовательность сканирования.
    4. Оценивайте морфологию желудочков, эхогенность паренхимы и признаки, связанные с геморрагией.
    5. Регистрируйте структурные изменения, используя предопределенный формат отчета.
  2. Оценка неврологических отклонений
    1. Оценивайте отклонения, связанные с ВЖК, расширение желудочков и аномальную эхогенность перивентрикулярного белого вещества.
    2. Классифицируйте признаки ВЖК, используя предопределенную систему градаций ультразвукового исследования головного мозга новорожденных.
    3. Категоризируйте расширение желудочков и перивентрикулярную эхогенность, используя предопределенные критерии отчетности.
  3. Выполнение допплерометрических измерений
    1. Проводите импульсно-волновую допплерометрию передней мозговой артерии, когда это клинически возможно.
    2. Выполняйте допплерометрические измерения в периоды клинической стабильности при минимальном воздействии на пациента и стабильном сердечно-респираторном статусе.
    3. Избегайте проведения допплерометрии во время плача, выраженных движений, десатурации кислорода, брадикардии или сразу после значительной корректировки респираторной поддержки.
    4. Измерьте RI и PI трижды в ходе одного исследования.
    5. Введите среднее значение в набор данных.

6. Контроль качества, ослепление и межнаблюдательная согласованность

  1. Стандартизация обучения операторов
    1. Пройти стандартизированное обучение операторов до начала исследования.
    2. Обучить операторов последовательности сканирования LUS, оценке nLUS, структурной оценке CrUS и проведению доплеровских измерений.
    3. Использовать небольшой набор репрезентативных обучающих изображений для калибровки региональной оценки LUS, интерпретации структуры CrUS и процедур доплеровских измерений перед формальным анализом изображений.
  2. Проведение слепой интерпретации изображений
    1. Интерпретировать изображения слепым методом.
    2. Ограничить доступ оценивающего к данным о клинических исходах, группах тяжести, статусе введения сурфактанта, эскалации респираторной поддержки, статусе инвазивной вентиляции и результатах интегрированной модели во время оценки.
    3. Разделить оценку исследовательских изображений и принятие решений о лечении у постели больного. Изображения ультразвукового исследования, используемые для оценки в рамках исследования, анализируются независимо обученными специалистами, которые, по возможности, не участвуют в принятии решений о клиническом лечении.
    4. Основывать решения о клиническом лечении на рутинном обследовании в ОРИН, включая респираторный статус, потребность в кислороде, результаты анализа газов крови и суждение лечащего неонатолога, а не на результатах слепой исследовательской оценки.
    5. Раскрывать результаты исследовательской оценки для анализа только после того, как данные о клиническом распределении по группам, лечении и последующих исходах будут занесены в базу данных исследования.
  3. Оценка качества изображений
    1. Классифицировать LUS-изображения как пригодные для оценки только в том случае, если плевральная линия и вертикальные артефакты поддаются интерпретации.
    2. Классифицировать CrUS-изображения как пригодные для оценки только при достаточной визуализации желудочковых и перивентрикулярных структур.
    3. Помечать непригодные для оценки параметры как отсутствующие и документировать причину.
    4. Документировать причину непригодности изображений, включая артефакты движения, неполный охват зон легких, плохое акустическое окно, нестабильный клинический статус или прерывание обследования.
  4. Оценка воспроизводимости
    1. Провести повторный слепой анализ с использованием случайным образом выбранного подмножества сканирований.
    2. Провести повторную оценку после интервала «вымывания» для оценки внутриэкспертной воспроизводимости.
    3. Оценить согласованность общего балла nLUS с помощью коэффициента внутриклассовой корреляции (ICC).
    4. Оценить согласованность категориальных результатов CrUS с помощью каппы Коэна.

7. Переменные и результаты

  1. Регистрация базовых переменных и переменных лечения
    1. Зафиксируйте гестационный возраст, массу тела при рождении, пол, способ родоразрешения, применение антенатальных кортикостероидов, показатели по шкале Апгар и возраст при поступлении в отделение реанимации и интенсивной терапии новорожденных (ОРИТН).
    2. Зафиксируйте потребность в кислороде, режим респираторной поддержки, параметры оксигенации и случаи усиления респираторной поддержки.
    3. Зафиксируйте переменные ультразвукового исследования, включая общий балл nLUS, региональные изменения, динамику nLUS, результаты CrUS, RI и PI.
    4. Зафиксируйте факт введения сурфактанта, повторные дозы сурфактанта, применение инвазивной механической вентиляции легких, продолжительность респираторной поддержки и общую продолжительность пребывания в стационаре.
  2. Определение исходов исследования
    1. Определите первичные исходы как раннее выявление NRDS и прогрессирование степени тяжести.
    2. Оцените первичные исходы прогрессирования тяжести в течение первых 72 h после исходной визуализации.
    3. Определите вторичные исходы как повторное введение сурфактанта, исходы, связанные с вентиляцией, продолжительность респираторной поддержки, продолжительность пребывания в стационаре и прогрессирование патологических изменений при CrUS.
    4. Проанализируйте динамику ответа, используя изменения nLUS через 24 h и 72 h.

8. Статистический анализ

  1. Обобщение переменных исследования
    1. Непрерывные переменные с нормальным распределением представить в виде среднего значения ± стандартного отклонения.
    2. Переменные с ненормальным распределением представить в виде медианы и межквартильного размаха.
    3. Категориальные переменные представить в виде абсолютных значений и процентов.
  2. Проведение диагностического и прогностического анализов
    1. Провести ROC-анализ (анализ рабочей характеристики приемника) для диагностической и прогностической оценки.
    2. Рассчитать AUC, чувствительность, специфичность, положительную прогностическую ценность и отрицательную прогностическую ценность.
    3. Определить пороговые значения nLUS с помощью индекса Юдена.
    4. Оценить эффективность пороговых значений для идентификации NRDS, назначения сурфактанта, стратификации степени тяжести, усиления респираторной поддержки и прогнозирования необходимости инвазивной механической вентиляции легких.
  3. Построение многофакторных моделей
    1. Построить модели логистической регрессии с использованием пошагового анализа.
    2. Включить гестационный возраст, массу тела при рождении и исходный режим респираторной поддержки в качестве заранее определенных конфаундеров.
    3. Сравнить дискриминационную способность и калибровку различных моделей.
    4. Провести анализ кривых принятия решений для оценки чистой клинической выгоды.
  4. Проведение анализа чувствительности и анализа в подгруппах
    1. Провести анализ по полным случаям для всех первичных конечных точек.
    2. Провести анализ чувствительности для альтернативных определений степени тяжести, неполных данных регионального LUS и отклонений во временном окне визуализации.
    3. Провести анализ в подгруппах в соответствии со стратами гестационного возраста и стратегией вентиляции при достаточном размере выборки.
    4. Использовать двусторонние статистические критерии; статистическую значимость определить как p < 0.05.
    5. Выполнить все анализы с использованием валидированного программного обеспечения для статистического анализа; названия программ и сведения о версиях указаны в Таблице материалов.

Результаты

Исходные характеристики:

В общей сложности 137 новорожденных с респираторным дистрессом соответствовали критериям скрининга и были включены в окончательный анализ. На основании комбинированного диагностического эталонного стандарта 92 новорожденных были классифицированы как имеющие NRDS и 45 как имеющие респираторный дистресс без NRDS. Популяция исследования состояла преимущественно из недоношенных детей, что соответствует профилю госпитализации в отделение интенсивной терапии новорожденных (NICU) в период проведения исследования.

По сравнению с группой без NRDS, новорожденные в группе NRDS имели меньший гестационный возраст и массу тела при рождении, более высокую долю случаев кесарева сечения и применения антенатальных кортикостероидов, а также более низкие показатели по шкале Апгар на 1-й и 5-й минутах. При поступлении в группе NRDS также наблюдалась большая степень дыхательной недостаточности, включая более высокую потребность в FiO₂, более низкий уровень PaO₂, более низкий pH артериальной крови и более высокий уровень PaCO₂. Распределение методов респираторной поддержки соответствовало этой закономерности: в группе NRDS чаще применялась неинвазивная поддержка высокого уровня и инвазивная искусственная вентиляция легких.

Интенсивность лечения была выше в группе NRDS: чаще применялась сурфактантная терапия в течение первых 24 ч и чаще проводилось повторное введение сурфактанта. Патологические результаты краниального ультразвукового исследования чаще встречались в группе NRDS, хотя разница между группами на исходном уровне не была статистически значимой; поэтому данная переменная была сохранена в качестве компонента оси неврологического риска для последующего интегрального анализа.

Эти результаты подтверждают клиническую валидность группировки объектов исследования и обобщены в Таблице 1.

Однофакторный скрининг и ландшафт предикторов

Однофакторный скрининг был проведен для основных аналитических задач исследования: раннего выявления NRDS и ранней стратификации степени тяжести/риска. Переменные-кандидаты включали базовые перинатальные характеристики, параметры ранней респираторной поддержки и газового состава крови, а также переменные, полученные с помощью УЗИ (LUS и CrUS). Переменные были ранжированы по статистической значимости и силе эффекта для последующего построения многофакторной модели.

В ходе ранней идентификации РДСН и анализов, связанных с тяжестью заболевания, показатели тяжести по данным ультразвукового исследования легких (суммарный nLUS) продемонстрировали наиболее сильный дискриминантный сигнал. Гестационный возраст и масса тела при рождении также последовательно входили в число ведущих предикторов, за которыми следовали ранние показатели респираторной нагрузки (потребность в FiO₂ и отклонения в анализе газов крови). Данная закономерность указывает на то, что дифференциация раннего РДСН определялась преимущественно степенью тяжести изменений при визуализации легких, степенью зрелости развития и нарушением газообмена.

При анализе осей неврологического риска на основе патологических результатов CrUS переменные, отражающие физиологическую нестабильность (включая параметры оксигенации и вентиляции), продемонстрировали более сильные одномерные связи, чем одни лишь демографические факторы. Гестационный возраст и nLUS также оставались важными определяющими факторами, что подтверждает взаимосвязь между степенью поражения легких, developmental immaturity и ранней неврологической уязвимостью. Ранжированный ландшафт предикторов показан на Рисунке 2.

Раннее выявление NRDS и дополнительная ценность комбинированной модели

Исходное LUS, проведенное в течение окна госпитализации (0–6 ч), продемонстрировало высокую дискриминационную способность в отношении NRDS. Модель, основанная только на nLUS, достигла AUC 0,884 (95% CI 0,823–0,931) при оптимальном пороговом значении 8,5, чувствительности 84,8% и специфичности 82,2%.

Сама по себе патология CrUS продемонстрировала ограниченную диагностическую способность при выявлении NRDS (AUC 0,577, 95% ДИ 0,487–0,664), что согласуется с ее ролью как переменной неврологической оси риска, а не основного респираторного диагностического маркера. Однако добавление CrUS к LUS улучшило результаты (Комбинированная модель A: LUS + CrUS, AUC 0,906, 95% ДИ 0,852–0,946). Дальнейшее добавление базовых клинических переменных снова повысило эффективность (Комбинированная модель B: Clinical + LUS, AUC 0,922, 95% ДИ 0,871–0,956), а полностью интегрированная модель (Комбинированная модель C: Clinical + LUS + CrUS) показала наилучшие результаты (AUC 0,941, 95% ДИ 0,897–0,972).

Интегративная модель также обеспечила наилучший общий профиль классификации: чувствительность 90.2%, специфичность 88.9%, PPV 94.3%, NPV 82.1% и точность 89.8%. Отношения правдоподобия улучшились параллельно (LR+ 8.12; LR− 0.11), что указывает на более высокую эффективность подтверждения и исключения диагноза по сравнению с одномодальными подходами. Сравнительные характеристики моделей представлены в Таблице 2.

В когорте NRDS та же двух осевая структура была применена для прогнозирования необходимости усиления респираторной поддержки. Тяжесть состояния по данным LUS оставалась доминирующим респираторным сигналом, а информация о неврологическом риске, полученная с помощью CrUS, улучшила выявление новорожденных, нуждающихся в более интенсивной поддержке или усиленном лечении. Добавленная стоимость CrUS была наиболее очевидна у новорожденных с более тяжелым течением респираторного заболевания и более высокими требованиями к вентиляционной поддержке. Интегрированная структура оценки представлена на Рисунке 3.

Определение степени тяжести и установление пороговых значений на основе LUS

В когорте NRDS (n = 92) исходный nLUS продемонстрировал четкий градиент в зависимости от степени клинической тяжести и категорий усиления респираторной поддержки. По сравнению с группой NRDS без тяжелого течения (n = 58), в группе NRDS с тяжелым течением (n = 34) исходный nLUS был выше (12,7 ± 2,9 против 8,9 ± 2,4, p < 0,001); аналогичная закономерность наблюдалась и для медианных значений nLUS (12,8 [10,7–14,9] против 8,6 [7,3–10,1], p < 0,001). Доля новорожденных с исходным nLUS > 8,5 и > 10,5 также была выше в группе с тяжелым течением (в обоих случаях p < 0,001).

Паттерны LUS, связанные с тяжестью состояния, чаще встречались при тяжелом течении NRDS. Конфлюэнтные B-линии («белое легкое»), консолидация с воздушной бронхограммой и двустороннее поражение чаще наблюдались в подгруппе с тяжелым течением. Эти особенности визуализации сопровождались более высокой начальной потребностью в FiO₂ и более интенсивной терапией, включая более частое применение инвазивной механической вентиляции легких при поступлении, более частую эскалацию респираторной поддержки в течение 72 h, а также более частое использование сурфактанта и его повторное введение.

Исходный показатель nLUS также был выше у новорожденных, которым впоследствии потребовалось усиление респираторной поддержки, по сравнению с теми, кому оно не потребовалось (11,9 ± 2,9 против 9,1 ± 2,6; средняя разница 2,8, 95% CI 1,7–3,9; p < 0,001). Подробное распределение по стратам тяжести и категориям усиления поддержки представлено в Таблице 3.

Результаты динамического мониторинга соответствовали исходной степени тяжести. Улучшение показателей nLUS в группе с тяжелым РДС было менее выраженным, чем в группе без тяжелого течения, в обе точки последующего наблюдения (24 ч: −1.3 ± 1.8 против −2.6 ± 1.7, p = 0.002; 72 ч: −2.8 ± 2.5 против −4.7 ± 2.4, p = 0.001), что указывает на более медленное восстановление показателей визуализации у новорожденных с более высокой исходной респираторной нагрузкой.

После подтверждения этих ассоциаций на уровне распределения был проведен анализ пороговых значений на основе ROC-кривых для определения клинически применимых значений отсечения nLUS для оценки степени тяжести и исходов, связанных с респираторной поддержкой (Рисунок 4). Для оценки степени тяжести оптимальными значениями отсечения были 8,6 для разделения легкой и средней степени (AUC 0,881), 10,6 для средней и тяжелой степени (AUC 0,833) и 9,7 для легкой и тяжелой степени (AUC 0,921). Для исходов, имеющих значение для тактики ведения пациентов, оптимальными значениями отсечения были 9,5 для проведения сурфактантной терапии в течение 24 ч (AUC 0,863), 10,5 для усиления респираторной поддержки в течение 72 ч (AUC 0,892), 12,0 для инвазивной механической вентиляции легких в течение 72 ч (AUC 0,909) и 11,4 для повторного введения сурфактанта (AUC 0,846). Эти результаты обобщены в Таблице 4.

Стратификация риска ВЖК с применением краниального ультразвукового исследования

После фенотипического расслоения легких и прогнозирования эскалации переменные CrUS были включены в систему ранней оценки рисков для поддержки стратификации риска IVH непосредственно у постели больного. Интегрированная модель риска IVH на основе CrUS была построена путем объединения ранних данных CrUS с клиническими переменными, связанными с перфузией и гипоксическим стрессом. Модель дополнила структурную интерпретацию CrUS путем генерации непрерывного показателя риска для раннего ранжирования неврологического риска.

Интегрированная модель CrUS продемонстрировала более высокую дискриминационную способность по сравнению с подходами на основе одного источника данных, что указывает на то, что сочетание CrUS и клинической информации обеспечивает более стабильный сигнал неврологического риска, чем только визуализация или только клинические переменные. Баллы риска увеличивались по мере повышения степени тяжести ВЖК, при этом области с более высокими баллами содержали большую долю новорожденных с выраженными признаками ВЖК, тогда как в областях с более низкими баллами преобладали новорожденные без ВЖК.

Используя заранее определенные пороговые значения баллов, модель также обеспечила интерпретируемую прикроватную классификацию на группы высокого и низкого риска, что помогло в принятии решений о сроках повторного проведения CrUS, интенсивности мониторинга и приоритетности нейропротективного лечения. Эффективность модели и паттерны стратификации риска представлены на рисунке 5.

Полезность принятия решений при сурфактантной терапии и оптимизации ведения пациентов

Поскольку введение сурфактанта (PS) является ключевым решением на раннем этапе лечения РСНД, эффективность принятия решений сравнивалась при использовании стандартных клинических критериев, стратегии под контролем nLUS, а также комбинированных стратегий под контролем LUS+CrUS с использованием одного и того же комбинированного эталонного стандарта для определения «показаний к PS» (PS показан, n = 54; PS не показан, n = 38).

Традиционные клинические критерии позволили выявить большинство новорожденных с показаниями к ПС, однако продемонстрировали более высокую долю ложноотрицательных результатов (10 ложноотрицательных случаев). Стратегия под контролем nLUS (исходный nLUS ≥ 9.5) повысила чувствительность (85,2%) и сократила количество ложноотрицательных результатов (n = 8) при сохранении приемлемой специфичности (76,3%).

Комбинированная стратегия на основе LUS+CrUS (nLUS ≥ 9.5 или nLUS 8.6–9.4 при высоком балле риска IVH) продемонстрировала наилучший общий баланс: 48 истинно положительных и 6 ложноотрицательных результатов, что соответствует чувствительности 88.9%, специфичности 78.9%, PPV 85.7%, NPV 83.3% и точности 84.8%. Эта стратегия также показала наилучшую эффективность исключения диагноза среди неконсервативных стратегий (LR− 0.14).

Более консервативная комбинированная стратегия (nLUS ≥ 10.5 и отсутствие паттерна низкого риска при CrUS) повысила специфичность (84,2%) и PPV (87,8%), но снизила чувствительность (79,6%) и увеличила число ложноотрицательных результатов (n = 11), что отражает более селективный профиль подтверждения диагноза.

В целом, информация о неврологическом риске, полученная с помощью CrUS, была наиболее полезна при пограничных интервалах nLUS, где она позволила повысить согласованность принимаемых решений и снизить риск недостаточного лечения без существенного увеличения частоты избыточного лечения. Сравнительный анализ эффективности принятия решений представлен в Таблица 5.

Динамический мониторинг после сурфактантной терапии: паттерны ответа через 24 ч и 72 ч

Для оценки роли LUS в анализе раннего ответа после введения сурфактанта (PS) было проведено лонгитюдное наблюдение за новорожденными, получавшими PS, в заранее определенные моменты времени (0 ч до PS, 24 ч после PS и 72 ч после PS). Анализ был сосредоточен на раннем ответе в течение 24 ч и эволюции краткосрочной траектории до 72 ч.

На популяционном уровне у большинства новорожденных, получавших ПС, наблюдалось заметное улучшение в течение 24 ч, что выражалось в снижении показателя nLUS вместе с улучшением оксигенации. Степень снижения nLUS через 24 ч была значимо связана с улучшением показателей оксигенации (r = 0.52, p < 0.001), что подтверждает использование изменения nLUS в качестве раннего визуализационного маркера ответа на ПС. Эта взаимосвязь представлена на Рисунке 6.

В течение 72-часового окна наблюдения траектории nLUS демонстрировали гетерогенность в зависимости от степени тяжести респираторного состояния и страт неврологического риска, определенных с помощью CrUS. В целом, снижение nLUS было более выраженным в первые 24 h и замедлялось в интервале между 24 h и 72 h. У новорожденных с более тяжелым респираторным состоянием и/или более высоким неврологическим риском наблюдалось меньшее снижение nLUS и большая вариабельность во времени, что указывает на более медленное или менее стабильное восстановление. Паттерны стратифицированных траекторий представлены на рисунке 7.

Последовательные изменения при визуализации сопровождались параллельным физиологическим улучшением. С момента до PS и через 24 ч и 72 ч после PS показатель nLUS снизился, потребность в FiO₂ уменьшилась, а оксигенация улучшилась, включая повышение отношения SpO₂/FiO₂ и уровня PaO₂, наряду с более низким PaCO₂ и более высоким pH артериальной крови. Индекс оксигенации, частота дыхания, оценка по шкале Сильвермана — Андерсена и уровень лактата также снижались с течением времени. Среднее артериальное давление умеренно увеличилось, а частота сердечных сокращений немного снизилась. Лонгитюдные изменения показателей визуализации и клинических переменных обобщены в Таблице 6.

Часть новорожденных потребовала усиления респираторной поддержки или повторного проведения ПС в течение 72 ч, а меньшая часть — инвазивной механической вентиляции легких. Эти события указывают на то, что раннее улучшение через 24 ч не всегда предсказывало стабильное краткосрочное восстановление, и подтверждают необходимость повторного мониторинга с помощью УЗИ легких в первые 72 ч после ПС.

Схема диагностики неонатального респираторного дистресс-синдрома, зачисление в ОРИН, LUS, CrUS, оценка NRDS.
Рисунок 1: Схема исследования и график ультразвуковой оценки (A) Схема скрининга пациентов, зачисления в исследование, диагностического распределения по группам (NRDS и не-NRDS), стратификации степени тяжести в когорте NRDS и последующего наблюдения за исходами. (B) На рисунке также указаны заранее определенные временные точки ультразвукового исследования, включая исходные LUS/CrUS (0–6 h) и повторные LUS через 24 ± 4 h и 72 ± 8 h. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Схема проведения ультразвукового исследования новорожденных с картой сканирования легких, краниальным ультразвуковым исследованием и диаграммой допплерографии.
Рисунок 2: Стандартизированный рабочий процесс прикроватного комбинированного ультразвукового исследования легких и головного мозга.(A) Оборудование для прикроватного ультразвукового исследования и стандартизированное положение младенца во время получения изображений. (B) Карта сканирования легких из двенадцати зон, используемая для расчета неонатального балла ультразвукового исследования легких (nLUS). (C) Стандартные плоскости краниального ультразвукового сканирования через передний родничок. (D) Церебральная допплерография для измерения параметров церебральной гемодинамики (при наличии возможности). (E) Интегрированный путь вывода данных, объединяющий результаты LUS, CrUS, допплерографии и клинические переменные для диагностики и оценки степени тяжести состояния. Нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Графики ROC и AUC, сравнивающие различные диагностические модели: LUS, CrUS, клинические методы.
Рисунок 3: Сравнительная эффективность моделей для раннего выявления NRDS и оценки риска эскалации терапии. (A) ROC-анализ использования только LUS для раннего выявления NRDS. (B) ROC-анализ использования только признаков CrUS для раннего выявления NRDS. (C) Сравнительный ROC-анализ комбинированных моделей LUS + CrUS и клинических методов + LUS. (D) ROC-сравнение интегрированной модели «клинические методы + LUS + CrUS» для прогнозирования риска эскалации респираторной поддержки. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

ROC-кривые для оценки ультразвукового исследования легких новорожденных, чувствительность против 1-специфичности, значения AUC, диаграмма.
Рисунок 4: Определение пороговых значений оценки ультразвукового исследования легких новорожденных для определения степени тяжести и исходов, связанных с респираторной поддержкой. (A) Анализ пороговых значений nLUS на основе ROC-кривых для определения степени тяжести РДС новорожденных, включая сравнения легкой формы с умеренной, умеренной с тяжелой и легкой с тяжелой РДС. (B) Анализ пороговых значений nLUS на основе ROC-кривых для исходов, связанных с лечением, включая терапию сурфактантом в течение 24 ч, эскалацию респираторной поддержки в течение 72 ч, инвазивную механическую вентиляцию легких в течение 72 ч и повторное введение сурфактанта. (C) Обобщающая схема клинически значимых пороговых значений nLUS, демонстрирующая прогрессивно более высокие пороги nLUS для идентификации РДС, терапии сурфактантом, эскалации респираторной поддержки, повторного введения сурфактанта и инвазивной механической вентиляции легких. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Категории краниального ультразвукового исследования (CrUS), доплеровские индексы, ROC-кривые, диаграмма классификации рисков.
Рисунок 5: Интегрированная неврологическая стратификация риска на основе краниального ультразвукового исследования. (A) Репрезентативное изображение CrUS, демонстрирующее изменения, связанные с внутрижелудочковым кровоизлиянием; изображение CrUS, демонстрирующее расширение желудочков и изменения перивентрикулярной эхогенности. (B) Показатели церебрального доплеровского ультразвукового исследования: индекс резистентности (RI) и (C) индекс пульсации (PI). (D) Интегрированная классификация неврологического риска на основе структурных и доплеровских данных CrUS. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

Легочное ультразвуковое исследование, демонстрирующее B-линии до и после введения ПАВ, график оценки nLUS, график корреляции.
Рисунок 6: Ранний ответ показателя ультразвукового исследования легких новорожденных в течение 24 ч после сурфактантной терапии. Репрезентативные изображения LUS и количественные изменения nLUS (A) репрезентативное изображение ультразвукового исследования легких до сурфактантной терапии (Pre-PS, 0 ч); (B) репрезентативное изображение ультразвукового исследования легких через 24 ч после сурфактантной терапии (Post-PS, 24 ч); (C) корреляция между изменением показателя ультразвукового исследования легких новорожденных (ΔnLUS, от 0 ч до 24 ч) и улучшением оксигенации; и (D) парное изменение nLUS от Pre-PS до 24 ч Post-PS. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

УЗИ, демонстрирующее ателектаз, плотность B-линий. Графики указывают на восстановление после терапии сурфактантом.
Рисунок 7: Траектории изменения показателей лонгитюдного УЗИ легких новорожденных до 72 ч после терапии сурфактантом. (A) репрезентативная картина УЗИ легких в случае отсутствия ответа или медленного восстановления; (B) репрезентативная картина УЗИ легких в случае ответа на терапию или быстрого восстановления; (C) общая лонгитюдная траектория nLUS через 0 ч, 24 ч и 72 ч после терапии сурфактантом; и (D) стратифицированные лонгитюдные траектории nLUS в зависимости от степени тяжести респираторного состояния и страт риска по данным краниального УЗИ. Пожалуйста, нажмите здесь, чтобы просмотреть увеличенную версию этого рисунка.

ХарактеристикиВсего
n = 137		NRDS
n = 92		Non-NRDS
n = 45 		Значение P
Гестационный возраст, недель32.8 ± 3.431.9 ± 3.234.5 ± 2.9<0.001
Масса тела при рождении, g1926 ± 6421758 ± 5982278 ± 621<0.001
Мужской пол, n (%)79 (57.7)55 (59.8)24 (53.3)0.463
Кесарево сечение, n (%)83 (60.6)61 (66.3)22 (48.9)0.049
Антенатальные кортикостероиды, n (%)69 (50.4)54 (58.7)15 (33.3)0.006
Оценка по шкале Апгар через 1 мин6.8 ± 1.56.4 ± 1.47.5 ± 1.3<0.001
Оценка по шкале Апгар через 5 мин8.1 ± 1.27.8 ± 1.18.7 ± 1.0<0.001
Малый вес для гестационного возраста, n (%)21 (15.3)17 (18.5)4 (8.9)0.138
Материнская гипертензия, n (%)29 (21.2)22 (23.9)7 (15.6)0.266
Материнский диабет, n (%)18 (13.1)11 (12.0)7 (15.6)0.553
Исходная потребность в FiO ₂0.38 ± 0.120.42 ± 0.110.31 ± 0.10<0.001
Исходный pH артериальной крови7.29 ± 0.077.27 ± 0.067.33 ± 0.07<0.001
PaO ₂ , mmHg61.4 ± 12.858.2 ± 11.968.1 ± 12.3<0.001
PaCO ₂ , mmHg46.9 ± 8.749.2 ± 8.342.3 ± 7.6<0.001
Назальный кислород, n (%)34 (24.8)12 (13.0)22 (48.9)<0.001
CPAP, n (%)56 (40.9)42 (45.7)14 (31.1)0.095
NIPPV, n (%)31 (22.6)25 (27.2)6 (13.3)0.071
Инвазивная механическая вентиляция легких, n (%)16 (11.7)13 (14.1)3 (6.7)0.215
Терапия сурфактантом в течение 24 ч, n (%)58 (42.3)54 (58.7)4 (8.9)<0.001
Повторное введение сурфактанта, n (%)19 (13.9)18 (19.6)1 (2.2)0.004
Отклонения при краниальном УЗИ, n (%)25 (18.2)20 (21.7)5 (11.1)0.129

Таблица 1: Исходные характеристики включенных новорожденных и профили первичной респираторной поддержки.Сравнение исходных демографических, перинатальных, физиологических показателей и переменных лечения в группах с РСНД и без РСНД.

Модель / испытаниеAUC (площадь под кривой) Оптимальный порог отсеченияЧувствительность, % Специфичность, % ППВ, % NPV, % Точность, %LR+LR−
(95% ДИ)(95% ДИ)(95% ДИ)(95% ДИ)(95% ДИ)
Только показатель LUS (0–6 ч)0.884 (0.823–0.931)≥ 8.584.8 (75.9–91.2)82.2 (68.0–91.7)90.3 (82.1–95.1)73.5 (60.1–83.6)844.770.19
Изолированная аномалия CrUS0.577 (0.487–0.664)Патология в сравнении с нормой21.7 (13.9–31.5)88.9 (75.9–96.3)80.0 (59.3–93.2)36.1 (27.8–45.0)43.81.950.88
Комбинированная модель A: LUS + CrUS0.906 (0.852–0.946)≥ 0.6687.0 (78.5–93.0)84.4 (70.5–93.5)92.0 (84.4–96.5)76.0 (62.8–86.0)86.15.580.15
Комбинированная модель B: клинические данные + УЗИ0.922 (0.871–0.956)≥ 0.6388.0 (79.7–93.7)86.7 (73.2–94.9)93.2 (86.0–97.2)78.0 (65.1–87.9)87.66.60.14
Комбинированная модель C: клинические данные + УЗИ + КУЗИ0.941 (0.897–0.972)≥ 0.6090.2 (82.4–95.2)88.9 (75.9–96.3)94.3 (87.8–97.8)82.1 (69.6–91.1)89.88.120.11

Таблица 2: Диагностическая эффективность раннего выявления NRDS: только LUS по сравнению с комбинированными моделями LUS+CrUS и клиническими моделямиСравнительные диагностические показатели для раннего выявления NRDS при использовании одномодальных и интегрированных моделей, включая AUC, чувствительность, специфичность, PPV, NPV и отношения правдоподобия. В таблице количественно определена добавочная ценность включения CrUS и базовых клинических переменных в LUS.

Показатель/КатегорияОбщий NRDS
n = 92 		NRDS легкой степени
n = 58		NRDS тяжелой степени
n = 34 		Значение P
Исходный балл nLUS (0–6 ч), среднее ± SD10.3 ± 3.28.9 ± 2.412.7 ± 2.9<0.001
Исходный балл nLUS, медиана (IQR)10.2 (8.1–12.48.6 (7.3–10.112.8 (10.7–14.9<0.001
Исходный nLUS > 8.5, n (%)64 (69.633 (56.931 (91.2<0.001
Исходный nLUS > 10.5, n (%)43 (46.714 (24.129 (85.3<0.001
Сливающиеся B-линии / «белое легкое», n (%)57 (62.028 (48.329 (85.3<0.001
Консолидация с воздушными бронхограммами, n (%)31 (33.714 (24.117 (50.00.012
Отклонения плевральной линии, n (%)71 (77.242 (72.429 (85.30.162
Двустороннее поражение, n (%)68 (73.938 (65.530 (88.20.018
Начальная потребность в FiO₂0.44 ± 0.100.40 ± 0.090.50 ± 0.09<0.001
CPAP, n (%)42 (45.731 (53.411 (32.40.049
NIPPV, n (%)25 (27.218 (31.07 (20.60.278
Инвазивная механическая вентиляция при поступлении, n (%)13 (14.12 (3.411 (32.4<0.001
Интенсификация респираторной поддержки в течение 72 ч, n (%)39 (42.412 (20.727 (79.4<0.001
Время до интенсификации, ч, медиана (IQR)14.6 (7.8–26.922.4 (14.2–33.79.7 (5.6–17.9<0.001
Терапия сурфактантом в течение 24 ч, n (%)54 (58.725 (43.129 (85.3<0.001
Повторная доза сурфактанта, n (%)18 (19.63 (5.215 (44.1<0.001
Изменение nLUS через 24 ч, Δ балла−2.1 ± 1.8−2.6 ± 1.7−1.3 ± 1.80.002
Изменение nLUS через 72 ч, Δ балла−4.0 ± 2.6−4.7 ± 2.4−2.8 ± 2.50.001

Таблица 3: Распределение показателей тяжести ультразвукового исследования легких и клинического ведения по стратам тяжести NRDS и категориям эскалации терапииИсходные значения nLUS, основные паттерны LUS и показатели, связанные с лечением, в группах с нетяжелым и тяжелым течением NRDS, а также в группах с эскалацией и без эскалации терапии. Таблица подтверждает роль nLUS как маркера тяжести и связывает степень выраженности изменений при визуализации с интенсивностью лечения и краткосрочным прогрессированием заболевания.

Задача прогнозирования / результатAUC (площадь под кривой) Оптимальный порог nLUSЧувствительность, %Специфичность, %ППВ, %NPV, %Юден указатель
(95% ДИ)
Легкий и умеренный РДС новорожденных0.881 (0.792–0.942)≥ 8.683.381.878.985.70.651
Средний против тяжелого РСНД (респираторный синдром недоношенных)0.833 (0.737–0.906)≥ 10.679.476.57382.50.559
Легкий и тяжелый респираторный дистресс-синдром новорожденных (РДСН)0.921 (0.849–0.965)≥ 9.788.284.881.190.90.73
Сурфактантная терапия в течение 24 часов0.863 (0.777–0.927)≥ 9.585.276.383.678.40.615
Эскалация респираторной поддержки в течение 72 часов0.892 (0.811–0.947)≥ 10.582.184.98086.50.67
Инвазивная механическая вентиляция легких в течение 72 ч0.909 (0.832–0.960)≥ 12.081.388.26495.20.695
Повторное введение сурфактанта0.846 (0.756–0.913)≥ 11.477.881.15093.80.589

Таблица 4: Оптимальные пороги nLUS для оценки степени тяжести и прогнозирования исходов, связанных с респираторной поддержкой Пороговые значения, полученные с помощью ROC-анализа, и диагностические индексы для nLUS при определении степени тяжести и решении задач по тактике ведения (например, применение сурфактанта, усиление поддержки, инвазивная механическая вентиляция легких). В таблице представлена иерархия пороговых значений, используемая для стратификации у постели больного и поддержки принятия решений.

Стратегия принятия решенияПравило принятия решенияИстинно положительныеЛожноположительныеИстинно отрицательныеЛожноотрицательныеЧувствительность, %Специфичность, %PPV, %NPV, %Точность, %LR+LR−
Стандартные клинические критерииКлинические показания на основе респираторной поддержки и статуса оксигенации447311081.581.686.375.681.54.430.23
Стратегия под контролем nLUSИсходный nLUS ≥ 9.546929885.276.383.678.481.53.590.19
Комбинированная стратегия под контролем LUS + CrUSnLUS ≥ 9.5 или nLUS 8.6–9.4 при высоком показателе риска ВЖК48830688.978.985.783.384.84.210.14
Консервативная комбинированная стратегияnLUS ≥ 10.5 и отсутствие паттерна CrUS с низким риском436321179.684.287.874.481.55.040.24

Таблица 5: Эффективность принятия решений при сурфактантной терапии: сравнение стандартных клинических критериев, стратегии под контролем LUS и стратегий под контролем LUS+CrUSСравнение результатов классификации решений (истинно/ложноположительные/отрицательные) и диагностических показателей для стратегий начала введения ПС. В таблице показано, как добавление LUS, а затем CrUS в пограничных диапазонах nLUS, влияет на баланс чувствительности и специфичности, а также на общую согласованность принимаемых решений.

ПеременнаяБазовый уровень до введения сурфактантачерез 24 ч после введения сурфактантачерез 72 ч после введения сурфактантаОбщее значение p
балл nLUS11.4 ± 2.89.3 ± 2.77.4 ± 2.8<0.001
Δ nLUS относительно исходного уровняСписок литературы− 2.1 ± 1.8− 4.0 ± 2.6<0.001
Потребность в FiO₂0.46 ± 0.110.35 ± 0.100.29 ± 0.08<0.001
отношение SpO₂/FiO₂207 ± 52270 ± 64327 ± 71<0.001
PaO₂, мм рт. ст.57.8 ± 11.566.9 ± 12.374.2 ± 13.1<0.001
PaCO₂, мм рт. ст.50.1 ± 8.445.8 ± 7.642.1 ± 7.2<0.001
pH артериальной крови7.27 ± 0.067.32 ± 0.067.35 ± 0.05<0.001
Индекс оксигенации7.8 ± 2.65.6 ± 2.14.2 ± 1.7<0.001
Частота дыхания, вдохов/мин68 ± 1258 ± 1151 ± 10<0.001
шкала Силвермана-Андерсена5.1 ± 1.43.7 ± 1.32.6 ± 1.2<0.001
Лактат, ммоль/л2.8 ± 0.92.1 ± 0.81.6 ± 0.6<0.001
Среднее артериальное давление, мм рт. ст.39.5 ± 6.841.8 ± 6.543.1 ± 6.20.018
Частота сердечных сокращений, уд/мин152 ± 18145 ± 16139 ± 150.004
Эскалация респираторной поддержки в течение 72 ч, n (%)—15 (25.9)21 (36.2)—
Повторная сурфактантная терапия в течение 72 ч, n (%)—12 (20.7)18 (31.0)—
Инвазильная механическая вентиляция легких в течение 72 ч, n (%)—7 (12.1)11 (19.0)—

Таблица 6: Лонгитюдные изменения nLUS и ключевых клинических/физиологических переменных после сурфактантной терапииПоследовательная визуализация и физиологические измерения в исходном состоянии (до PS), через 24 ч после PS и через 72 ч после PS. В таблице обобщены паттерны динамического ответа, включая улучшение nLUS, изменения оксигенации и краткосрочные клинические события, такие как усиление поддерживающей терапии и повторное проведение PS.

Дополнительная таблица S1: Стандартизированная рубрика региональной оценки при ультразвуковом исследовании легких новорожденных (nLUS) и критерии интерпретации, используемые для обучения, калибровки и оценки в исследованииПожалуйста, нажмите здесь для скачивания файла. Подробные определения баллов, правила интерпретации, критерии оцениваемости и процедуры расчета баллов для протокола nLUS по 12 регионам. Данная таблица обеспечивает воспроизводимость оценки изображений и последовательное применение системы определения степени тяжести на основе LUS при исходном сканировании и последующих обследованиях.

Обсуждение

В данном исследовании был разработан и оценен структурированный алгоритм прикроватного ультразвукового обследования при респираторном дистресс-синдроме новорожденных (РДСН), в котором ультразвуковое исследование легких (УЗИЛ) использовалось в качестве основного показателя тяжести респираторного состояния, а ультразвуковое исследование головного мозга (УЗИГМ) — в качестве показателя неврологического риска15. В течение раннего периода госпитализации и краткосрочного последующего наблюдения данная схема обеспечивала решение трех практических задач по уходу в отделении реанимации и интенсивной терапии новорожденных (ОРИТН): раннее выявление РДСН, стратификацию степени тяжести с прогнозированием ухудшения состояния и динамический мониторинг ответа на терапию сурфактантом (ПС). Ценность этого подхода заключается не столько в добавлении еще одного метода визуализации, сколько в организации прикроватного обследования в виде повторяемого, привязанного ко времени рабочего процесса, который согласовывает результаты визуализации с решениями по лечению.

Результаты показывают, что исходный показатель nLUS функционировал как стабильный маркер степени выраженности легочного заболевания, а не только как диагностический дифференциатор. Более высокие значения nLUS последовательно ассоциировались с худшей оксигенацией, большей интенсивностью респираторной поддержки и более частым применением сурфактанта, что указывает на то, что nLUS отражает степень потери аэрации и диффузного поражения легких в клинически значимых терминах16. Это также отражается в пороговом анализе, где значения отсечки nLUS оставались полезными для нескольких клинически значимых исходов, включая терапию сурфактантом, усиление поддержки и инвазивную механическую вентиляцию легких17. По сравнению с изолированными клиническими порогами, стандартизированный подход на основе nLUS обеспечивает более прямой и воспроизводимый сигнал о степени тяжести состояния непосредственно у постели больного18.

Второй вывод заключается в том, что CrUS привносит дополнительную ценность главным образом в качестве контекстного модификатора риска, а не как основной диагностический инструмент для NRDS. Самостоятельно CrUS продемонстрировал ограниченную дискриминационную способность в отношении NRDS, что было ожидаемо, однако его вклад стал более очевидным при сочетании с LUS и клиническими переменными, особенно в пограничных случаях респираторного риска. В таких ситуациях информация о риске, полученная с помощью CrUS, улучшила классификацию и согласованность принимаемых решений, что позволяет предположить, что неврологическая уязвимость помогает выявить новорожденных с менее стабильной ранней динамикой19. Такая интерпретация согласуется с двух осевым дизайном протокола, в котором тяжесть легочных поражений и неврологический риск оцениваются параллельно, а не рассматриваются как отдельные проблемы припостельного обследования.

Результаты динамического мониторинга после терапии ПС дополнительно подтверждают клиническую полезность серийного УЗИ легких (LUS). У большинства новорожденных, получавших ПС, наблюдалось измеримое улучшение показателей nLUS в течение 24 ч, причем степень снижения nLUS коррелировала с улучшением оксигенации (r = 0.52, p < 0.001), что подтверждает роль изменения nLUS как раннего маркера ответа на лечение20. Последующее наблюдение через 72 ч выявило гетерогенные траектории восстановления: в группах с более тяжелым течением и более высоким риском улучшение происходило медленнее или было менее стабильным. Такая закономерность обосновывает необходимость повторной оценки в определенном временном окне, а не проведения одного сканирования после лечения, и усиливает практическую роль LUS в краткосрочном мониторинге и планировании эскалации терапии21. В этом же направлении анализ принятия решения о введении сурфактанта показал меньшее количество ложноотрицательных результатов при стратегиях под контролем LUS и LUS+CrUS по сравнению с обычными клиническими критериями, что имеет клиническое значение в случаях, когда существует опасение по поводу ранней недостаточности лечения22.

Следует учитывать несколько ограничений. Во-первых, данное исследование было одноцентровым, и состав пациентов, пороги назначения лечения и рабочий процесс визуализации отражают местную практику отделений интенсивной терапии новорожденных (ОИТН); следовательно, предлагаемые пороговые значения требуют внешней валидации перед более широким применением. Во-вторых, несмотря на стандартизацию сбора данных и подсчета баллов, интерпретация результатов УЗИ отчасти зависит от оператора, и межцентровые различия в технике сканирования могут повлиять на воспроизводимость23. В-третьих, интегрированная система оценки рисков CrUS улучшила стратификацию пациентов непосредственно у постели больного, однако данное исследование не было направлено на установление причинно-следственного механизма, связывающего степень тяжести поражения легких с риском неврологического повреждения. Кроме того, анализ был сосредоточен на ранних и краткосрочных клинических исходах, поэтому прогностическая значимость данных траекторий УЗИ для долгосрочных респираторных исходов или нейропсихического развития остается неопределенной.

В будущих работах приоритетное внимание следует уделить многоцентровой валидации пороговых значений nLUS и интегрированной модели «Клинические данные + LUS + CrUS» в условиях гармонизированных протоколов визуализации и контроля качества. Полезным следующим шагом станет проверка того, улучшают ли ультразвуковые маркеры, основанные на ранней траектории (а не только на единичных исходных показателях), прогнозирование клинически значимых исходов, включая длительную респираторную поддержку, повторное введение сурфактанта и риск нарушений нейропсихического развития при последующем наблюдении. В случае подтверждения это укрепит роль двух осевого ультразвукового рабочего процесса как практической структуры поддержки принятия решений при уходе в отделении реанимации и интенсивной терапии новорожденных (ОРИТН), где LUS обеспечивает основной сигнал о тяжести состояния, CrUS добавляет неврологический контекст, а серийная переоценка улучшает своевременность и последовательность ранней терапии.

Раскрытие информации

Автор заявляет об отсутствии конфликта интересов в связи с данным исследованием.

Благодарности

Автор выражает благодарность персоналу отделения интенсивной терапии новорожденных и специалистам по ультразвуковой диагностике Госпиталя охраны здоровья матери и ребенка г. Ганьчжоу за помощь в мониторинге состояния пациентов, проведении ультразвуковых исследований и сборе данных в период исследования.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Рабочий лист по структурному доплеровскому исследованию CrUS v1.0Полученные в ходе исследованиядата версии: 21 апр. 2026 г.; формат XLSXРабочий лист, используемый для регистрации изображений переднего родничка, структурных изменений при ультразвуковом исследовании черепа (CrUS), аномалий, связанных с внутрижелудочковым кровоизлиянием (ВЖК), расширения желудочков, перивентрикулярной эхогенности, индекса резистентности (RI), индекса пульсации (PI) и возможности проведения допплерографии.
Правила именования архива деидентифицированных изображенийПолученные в ходе исследованияImageArchive-NamingRule-v1.0; дата версии: 21 апр. 2026 г.Правило именования сохраненных изображений и клипов: StudyID_Modality_TimePoint
_ТипФайлаРегионаИлиПлоскости_КодОператора. Пример: NRDS001_LUS_T0_RAU_Cine_OP01.
Высокочастотный линейный ультразвуковой датчикGE HealthCareлинейный датчик 12L-RS; номер по каталогу / артикул 5499501Линейный датчик, используемый для ультразвукового исследования легких новорожденных. Применяется для визуализации плевральной линии, оценки A-линий и B-линий, выявления субплевральной консолидации и региональной оценки по шкале nLUS.
Рабочий лист оценки результатов ультразвукового исследования легкихПолученные в ходе исследованияnLUS-12Region-Рабочий лист-v1.0; дата версии: 21 апр. 2026 г.; формат XLSXРабочий лист, используемый для ввода показателей LUS по 12 областям, общего показателя nLUS, пропущенных областей, причины неполного сканирования и ΔnLUS через 24 ч и 72 ч.
Микровыпуклый ультразвуковой датчикGE HealthCareмикровыпуклый секторный датчик 8C-RS; номер по каталогу / артикул 5499508Микроконвексный датчик, используемый для краниального ультразвукового исследования через передний родничок и для регистрации данных импульсно-волновой доплерометрии, если это возможно.
Стандартная рабочая процедура (СОП) по очистке и дезинфекции зондаПолучено в ходе исследованияSOP-LUS-CrUS-Дезинфекция-v1.0; дата версии: 21 апр. 2026 г.Определяет последовательность очистки до и после проведения ультразвукового исследования у постели больного, включая удаление геля, протирание рукоятки датчика, протирание поверхностей аппарата и документирование завершения очистки.
Программное обеспечение для построения ROC-кривых и расчета диагностической статистикиMedCalc Software Ltd.Статистическое программное обеспечение MedCalc 20.2Используется для ROC-анализа, расчета AUC, сравнения AUC, выбора точки отсечения по индексу Юдена, определения чувствительности, специфичности, PPV, NPV, LR+ и LR-−.
Пакет R для анализа кривых принятия решенийCRAN / пакет R с открытым исходным кодомrmda 1.6 или dcurves 0.5.0Для проведения анализа кривых принятия решений последовательно используйте один и тот же пакет. Запишите точное название и версию пакета в итоговом журнале анализа.
Пакет R для ROC-анализа или визуализацииCRAN / пакет R с открытым исходным кодомpROC 1.18.5Дополнительный пакет R для вторичной визуализации ROC-кривых или проверки чувствительности. Если результаты приводятся в отчете, используйте тот же метод построения ROC-кривой, что и в основном плане анализа.
Пакет R для построения графиковCRAN / пакет R с открытым исходным кодомggplot2 3.4.4Используется для создания воспроизводимых графиков в R, включая ранжирование предикторов, калибровочные кривые и графики траекторий.
Стандартный ультразвуковой контактный гельParker LaboratoriesУльтразвуковой проводящий гель Aquasonic 100; номер продукта 01-08; диспенсер 0,25 л, 12 шт. в упаковкеИспользуйте для рутинного прикроватного ультразвукового исследования легких при интактной коже, если местный протокол инфекционного контроля допускает использование нестерильного геля. Для снижения вариабельности качества изображений используйте один и тот же тип геля при всех исследованиях.
Программное обеспечение для статистического анализаIBMSPSS Statistics 26.0Используется для описательной статистики, сравнения групп, логистической регрессии и базового обобщения моделей.
Среда статистических вычисленийR Foundation for Statistical ComputingR 4.3.2Используется для построения калибровочных кривых, анализа кривых принятия решений, анализа чувствительности и воспроизводимой генерации рисунков, где это применимо. Перед проведением окончательного анализа зафиксируйте версии пакетов.
Стерильный ультразвуковой контактный гельParker LaboratoriesСтерильный ультразвуковой контактный гель Aquasonic 100; арт. 01-01; стерильный фольгированный пакет 20 г, 48 штук в упаковкеИспользуйте для проведения неонатального краниального ультразвукового исследования или любого другого обследования, требующего применения стерильного одноразового геля в соответствии с правилами инфекционного контроля отделения интенсивной терапии новорожденных (ОИТН). В случаях, когда требуется соблюдение стерильности, используйте один пакет на одного пациента.
Салфетки для дезинфекции поверхностей ультразвукового оборудованияPDI HealthcareОдноразовые бактерицидные салфетки Super Sani-Cloth; артикул Q55172Используйте для дезинфекции внешних поверхностей рукояток ультразвуковых датчиков, контактных поверхностей аппарата и прикроватного оборудования в соответствии с местным протоколом инфекционного контроля отделения интенсивной терапии новорожденных (ОИТН). Избегайте использования дезинфицирующих средств на поверхностях датчиков, если они не совместимы с ними согласно спецификациям производителя.’инструкции по уходу за зондом.

Ссылки

  1. Dong J, Deng Y, Tong J, Du T, Liu W, Guo Y. The diagnostic value and efficacy evaluation of lung ultrasound score in neonatal respiratory distress syndrome: a prospective observational study. Front Pediatr. 2025;13:1500500.
  2. De Luca D, Bonadies L, Alonso-Ojembarrena A, et al. Quantitative lung ultrasonography to guide surfactant therapy in neonates born late preterm and later. JAMA Netw Open. 2024;7(5):e2413446.
  3. De Luca D. Respiratory distress syndrome in preterm neonates in the era of precision medicine: a modern critical care-based approach. Pediatr Neonatol. 2021;62(Suppl 1):S3-S9.
  4. Szymański P, Puskarz-Gąsowska J, Hożejowski R, et al. Prognostic relevance of the lung ultrasound score: a multioutcome study in infants with respiratory distress syndrome. Am J Perinatol. 2024;41(Suppl 1):e2862-e2869.
  5. Sweet DG, Carnielli VP, Greisen G, et al. European consensus guidelines on the management of respiratory distress syndrome: 2022 update. Neonatology. 2023;120(1):3-23.
  6. Corsini I, Rodriguez-Fanjul J, Raimondi F, et al. Lung ultrasound guided surfactant therapy in preterm infants: an international multicenter randomized control trial (LUNG study). Trials. 2023;24(1):706.
  7. Zhang J, Yuan J, Xu J, et al. Prospective, non-blinded, randomized controlled trial of pulmonary surfactant administration guided by lung ultrasound in preterm infants with gestational age <32 weeks. Children (Basel). 2025;12(12):1618.
  8. Zhang J, Liu H, Zhang Y, Zhu W, Liu Y, Han T. Prospective, non-blinded, randomized controlled trial on early administration of pulmonary surfactant guided by lung ultrasound scores in very preterm infants: study protocol. Front Pediatr. 2024;12:1411068.
  9. Loganathan PK, Meau-Petit V, Bhojnagarwala B, et al. Serial lung ultrasound in predicting the need for surfactant and respiratory course in preterm infants—multicentre observational study (SLURP). Eur J Pediatr. 2025;184(6):356.
  10. Raimondi F, Dolce P, Veropalumbo C, et al. A simplified, regional lung ultrasound score for surfactant administration in neonatal RDS: a prospective observational study. Pediatr Pulmonol. 2025;60(7):e71206.
  11. Yang H, Gao LJ, Lei J, et al. Relationship between neonatal respiratory distress syndrome pulmonary ultrasonography and respiratory distress score, oxygenation index, and chest radiography grading. World J Clin Cases. 2024;12(20):4154-4165.
  12. Zhou M, Wang S, Zhang T, et al. Neurodevelopmental outcomes in preterm or low birth weight infants with germinal matrix-intraventricular hemorrhage: a meta-analysis. Pediatr Res. 2024;95:625-633.
  13. Toma AI, Năstase L, Necula AI, et al. Ultrasound evaluation of the deep cerebral venous system in term and preterm neonates: normal features and correlations with the occurrence of germinal matrix/intraventricular haemorrhage. Children (Basel). 2025;12(10):1347.
  14. Pal A, Stewart D, Ojha K, et al. Cerebral resistive indices and intraventricular hemorrhage in premature neonates <29 weeks' gestation: a pilot prospective cohort study. BMC Pediatr. 2025;25(1):766.
  15. Shen Q, Zhao X, Wei X, Su H, Xiang D, Guo B. Diagnostic significance of pulmonary ultrasound in neonatal respiratory distress syndrome and its correlation with the severity of the disease. Afr J Reprod Health. 2025;29(5 Suppl):65-73.
  16. Cai Y, Li X, Zhao X, et al. Risk assessment and early prediction of intraventricular hemorrhage in extremely preterm infants. Sci Rep. 2025;15:17346.
  17. Camfferman FA, de Goederen R, Govaert P, et al. Diagnostic and predictive value of Doppler ultrasound for evaluation of the brain circulation in preterm infants: a systematic review. Pediatr Res. 2020;87(Suppl 1):50-58.
  18. Alsina-Casanova M, Brito N, Balcells-Esponera C, et al. Predictors of CPAP failure after less-invasive surfactant administration in preterm infants. Front Pediatr. 2024;12:1444906.
  19. Huang C, Zhang S, Ha X, Cui Y, Zhang H. The value of lung ultrasound score in neonatal respiratory distress syndrome: a prospective diagnostic cohort study. Front Med. 2024;11:1357944.
  20. Hibner AM, Tong K, Liu L, et al. Multimodal approach to intraventricular hemorrhage using echocardiography, near-infrared spectroscopy, and electrical cardiometry in preterm infants. J Perinatol. 2026. doi:10.1038/s41372-025-02544-2.
  21. Brunsch CL, Lahr BE, Kooi EMW. Cerebrovascular autoregulation and preterm brain injury: a systematic review and meta-analysis. Pediatr Res. 2025;98(6):2035-2044.
  22. Nagy Z, Obeidat M, Máté V, et al. Occurrence and time of onset of intraventricular hemorrhage in preterm neonates: a systematic review and meta-analysis of individual patient data. JAMA Pediatr. 2025;179(2):145-154.
  23. Ní Leidhin C, Paddock M, Parizel PM, et al. Paediatric cranial ultrasound: assessment of the preterm brain. Insights Imaging. 2025;16:158.

Перепечатки и разрешения

Теги

Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.